零基础照样做RNA-seq差异分析
基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用。你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的，对不会编程，不懂统计，纯正生物学出生的人， 内心简直SOS……
但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的，借助云平台和图形化界面，生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析。
小编也是第一次尝试，一起来看看云平台如何拯救你我于水火之中。RNA测序原始数据太大，就直接用了demo数据。
平台用的是GCBI（www.gcbi.com.cn），之前也介绍过用GCBI做DNA测序和芯片分析，还不会用的在这里看攻略。（http://college.gcbi.com.cn/help/index.jhtml）
建方案
1.新建一个RNA测序方案，不知道怎么新建请看上面攻略。进去后的分析界面就是酱紫的。
样本分组
2.分析首先得有样本是不，点击“添加样本数据”将样本导入。导入数据后可在“数据表”和“结果图”中查看质控分析结果。
PS:如果用的是自己的测序数据，看下这里的数据上传说明（http://college.gcbi.com.cn/cexu/946.jhtml）。
接下去就是将导入的数据进行分组，点击“添加新分组”建立组别，小编建了两组，分别是EG(实验组)和CG(对照组)。
分好组后就可以进行差异分析啦，选择要分析的组别进行下一步。（一定要先分组）
3.差异分析参数选择
在差异分析中，参数主要就是P值，Q值和fold change，分析时可默认，也可自己设定,小编就直接用默认了。
PS:P值和Q值还模模糊糊的看这里（http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml）。
4.运行结果
好啦，点击确定就ok啦。Demo数据是五对直肠癌和癌旁数据， 在默认参数条件下共筛选出了395个差异基因，上调的137，下调的258。
下方还提供给了一些标签分类，如统计了在cosmic中与肿瘤相关的基因数量等。看每个基因具体的表达值点击结果表即可。
面对那么多基因，该如何快速找出感兴趣的基因呢？
用筛选功能即可，通过疾病，也可自定义，自定义的选项分类很详细，针对性比较强。
这里附上数据筛选指南，给大家做筛选提供一些方向。（http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml）
好啦，RNA-seq差异分析酱紫就完结啦。
GCBI RNA-seq分析流程和传统优势在哪？
看这（http://college.gcbi.com.cn/cexu/954.jhtml）。简单一句话，Tophat 首次被发表已经是7年前，Cufflinks也是6年前的事了。
想体验得等明天了，因为今天……
GCBI版本更新……